의료영상처리 썸네일형 리스트형 Python 실전 의료 영상 분석: CT/MRI DICOM 데이터 처리와 윈도잉(Windowing) 최적화 노하우 1. 들어가며: 왜 의료 영상은 일반 이미지 파일보다 다루기 까다로울까?컴퓨터 비전을 공부하는 많은 이들이 JPEG나 PNG 이미지 처리에 익숙해져 있습니다. 하지만 실제 의료 현장에서 쓰이는 CT나 MRI 영상은 **DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)**이라는 특수 표준 형식을 사용합니다.단순히 픽셀 값만 담고 있는 일반 이미지와 달리, DICOM 파일에는 환자의 정보부터 장비의 설정값, 그리고 무엇보다 8비트(256단계)를 훌쩍 뛰어넘는 12~16비트의 깊은 픽셀 정보가 담겨 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python을 활용해 이 복잡한 의료 데이터를 읽어오고, 진단에 적합한 형태로 가공(전처리)하는 과정에서 제가 겪었던 기술적 해결책들을 공.. 더보기 Python으로 의료 영상(Medical Imaging) 처리 – CT/MRI 이미지 분석 기초 1. 의료 영상 처리가 연구 주제가 아닌 ‘운영 문제’가 된 순간CT와 MRI 영상 분석은 교과서적으로는 매우 정제된 분야처럼 보인다. 하지만 실제 현장에서 이 기술을 다루기 시작하면, 가장 먼저 마주하는 것은 알고리즘이 아니라 데이터의 불완전함이다.필자가 의료 영상 처리 파이프라인 구축에 참여했을 당시, 가장 큰 문제는 분석 정확도가 아니라 “같은 환자 데이터인데 왜 매번 결과가 다르게 보이느냐”는 현장의 질문이었다. 이때 의료 영상 처리는 연구가 아닌 운영 공정이라는 사실을 분명히 인식하게 되었다.2. CT/MRI 이미지는 일반 이미지와 전혀 다르다의료 영상은 JPEG나 PNG처럼 단순한 이미지 파일이 아니다. 픽셀 하나하나가 물리적 의미를 가진 신호이며, 밝기 값은 임의로 바꿀 수 없는 정보다.초기.. 더보기 Python으로 이미지 세그멘테이션(Image Segmentation) – U-Net 모델 따라하기 1. U-Net을 처음 구현했을 때의 가장 큰 오해U-Net은 이미지 세그멘테이션의 교과서처럼 소개된다. Encoder–Decoder 구조, Skip Connection, 픽셀 단위 예측까지 모두 명확하다. 처음 Python으로 U-Net을 구현했을 때도 학습은 잘 되었고, 검증 데이터에서도 성능은 나쁘지 않았다. 문제는 실제 공정 이미지에 적용하는 순간 발생했다. 결과는 분명 “나뉘어” 있었지만, 현장에서 쓸 수 있는 분할은 아니었다.2. 세그멘테이션이 실패하는 지점은 객체 내부가 아니었다실패의 대부분은 객체 내부가 아니라 **경계(boundary)**에서 발생했다. 경계가 흔들리거나, 미세하게 어긋나거나, 프레임마다 요동쳤다. 공정 라인에서는 이 미세한 차이가 곧바로 불량 판정이나 후속 로직 오류로 .. 더보기 이전 1 다음
